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LSTM模型的研究与实现任务书

 2020-09-15 10:09  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

lstm(long short-term memory,长短时记忆)模型最早由hochreiter及 schmidhuber在1997年的论文中提出。首先lstm也是一种rnn(convolutional neural network,卷积神经网络),不同的是lstm能够学会远距离的上下文依赖,能够存储较远距离上下文对当前时间节点的影响。

所有的rnn都有一串重复的神经网络模块。对于标准的rnn,这个模块都比较简单,比如使用单独的tanh层。lstm拥有类似的结构,但是不同的是,lstm的每个模块拥有更复杂的神经网络结构:4层相互影响的神经网络。在lstm每个单元中,因为门结构的存在,对于每个单元的转态,使得lstm拥有增加或减少信息的能力。

本课题的主要内容是研究并实现lstm模型。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

完成的主要任务及要求:
1.查阅15篇相关文献(含2篇外文),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);
2.认真填写周记,完成800字开题报告;
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);
4.完成系统的编码与调试;
5.完成10000字以上的毕业论文;
6.进行论文答辩。


3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

完成任务的时间节点:
(1)2017/1/14—2017/2/22:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
(2)2017/2/23—2017/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3)2017/5/1—2017/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4)2017/5/26—2017/6/6:准备答辩。


4. 主要参考文献

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